基于不同空间插值模型的川西南山地常绿阔叶林叶面积指数估测

？叶面积指数（LAI）是森林经营管理的一个重要参数，亦是众多基于土壤、大气和植被相互作用的森林经营管理动态模型的关键输入变量之一，但目前获得大尺度、高空间分辨率的LAI精确估计仍十分困难。以川西南山地常绿阔叶林为研究对象，基于地面调查的83个20m×20m样地和SPOT5遥感数据，运用不同的方法，估测了区域森林有效叶面积指数（LAIe）。利用遥感数据作为辅助变量，比较了来自遥感数据的直接辐射关系法（DRR）和地统计学方法协同克里格（CK）、回归克里格（RK）的LAIe空间分布差异。此外，运用反距离权重（IDW）、全局多项式（GPI）、普通克里格（OK）、泛克里格（UK）等方法也对LAIe进行了估计。结果表明LAIe与归一化植被指数（NDVI）回归拟合效果相对不理想（R2=0.679，P<0.001）；由于研究区森林景观不是连续变量，LAIe呈低空间自相关性，各方法间差异不显著，对区域LAIe估算精度提升不明显；但DRR和CK、RK方法能降低统计误差值，且DRR与CK、RK的相关性极高（相关系数分别可达0.91和0.92）。尽管相比于DRR，地统计学方法并没有提高LAIe估计精度，为提高预测的准确性，应探讨更密集的抽样方案和不同的辅助变量。